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Dataphin智能数据建设与治理官方出口。
标准码表的应用(1)使用标准码表配置值域范围
python三方包在线安装
全局自定义角色
如何更改字段的安全分类分级
质量规则配置时异常数据归档位置
消息渠道自定义语音/短信服务
标准码表的应用(2)使用标准码表约束属性取值
标签申请权限时加入项目/应用的区别
外部应用如何通过API的形式查询Dataphin中的离线标签
标准批量导入常见场景
实时研发引用示例代码
Dataphin 是阿里巴巴旗下的一个智能数据建设与治理平台,旨在帮助企业构建高效、可靠、安全的数据资产。在V4.2版本中,Dataphin敏捷版上线助力企业打造轻量版数据中台,打通数据资产管理和消费,陪伴企业迈入数据高价值应用新阶段。
在数据驱动的时代,企业数据资产的有效管理与高效利用成为了企业数字化转型的关键。面对复杂多变的业务场景和日益增长的数据需求,如何确保数据资产的安全访问、便捷查找与灵活消费,成为众多数据平台负责人的共同挑战。Dataphin,作为一站式大数据智能建设与管理平台,在V4.2版本中全新推出“资产消费”新功能,旨在通过统一权限管理并打通 BI 平台,为企业数据资产管理与消费带来便捷体验。
在复杂的数据同步过程中,难免会因为各种原因产生一些不准确、不完整或格式错误的脏数据。如果不能及时识别和处理这些脏数据,将可能影响数据的一致性和后续的业务分析。
在实际业务场景中,部分企业在云上和云下(本地机房)都存在集群和数据库,企业期望通过一套Dataphin同时对这些集群和数据库进行管理,如何有效解决数据跨网络传输带来的安全性低和流量成本高的问题是其中的关键。为了解决上述问题,Dataphin推出“注册调度集群”功能,帮助企业实现一套Dataphin管理云上云下的集群和数据。
Dataphin作为领先的数据开发与治理一体化平台,全新推出元数据采集与管理功能,可支持多种采集源,并能对采集到的元数据对象进行统一管理和运营,同时可对接丰富的下游应用,为企业在数据管理各个环节提供强有力的支持。
Dataphin作为企业级的数据平台,用户来源于公司不同的团队。在之前版本的跨租户发布期间,非“跨租户发布使用人”的用户都无法正常进入当前租户,影响了工作效率。Dataphin在V4.2版本中缩减了跨租户发布的影响范围,在保障发布的稳定性时,允许进行研发和运维,帮助您提升工作效率。
新一代证券交易监察系统利用大数据和实时计算技术强化风险控制、交易数据处理、识别异常交易等能力。通过Dataphin与Flink结合,构建期货交易监察实时数据应用;借助QuickBI用于打造实时看板和预警体系,实现期货交易监察的实时可视化分析和自动化预警。
在企业用户使用Dataphin的实时研发模块时,有两个基本问题是必须考虑的: 1. 短期上线一个实时业务,需要准备多少资源?企业在未来一年中,需要提前准备多少服务器/云资源? 2. 上线实时任务时,怎么配置需要的资源? 本文对这两个问题做简单介绍,期望企业用户能够快速理解资源预估原理和资源配置方法。
Hologres支持通过创建外部表来加速MaxCompute数据的查询,此方法用户直接在Hologres环境中访问和分析存储在MaxCompute中的数据,从而提高查询效率并简化数据处理流程。本文将介绍在 Dataphin 产品中如何实现这一操作。
本文主要解析了Dataphin产品中重跑与强制重跑的区别及运行原理,推荐用户根据不同的场景选择适合的操作。
为了解决视图授权和维护繁琐的问题,Dataphin V4.1 推出行级权限功能,支持灵活控制不同账号对计算引擎表的可见范围,帮助统一构建数据基座的企业,实现各子公司、大区、业务部之间的数据隔离。
Dataphin实时集成的读取和写入原理是什么?Dataphin实时集成和实时研发的区别是什么?Dataphin实时集成有哪些优势?本文一次讲清
Dataphin 中的 Python 计算任务不随意增加内置 module 是为了避免安装包过大和升级时间延长。用户可通过执行 "pip list" 或 "pip3 list" 查看内置 module 列表。 Dataphin 的 Python 环境在镜像中固定,无法用户直接修改,但 v3.14 版本起支持在线安装或上传安装三方包,预安装后在任务中显式引入。对于依赖操作系统库的 module,用户需上传包含相应程序的自定义安装包进行预安装。此外,此功能也可扩展用于管理 shell 任务所需的系统程序。
台州银行数据治理项目携手瓴羊Dataphin,荣获中国信息通信研究院评为“2023年铸基计划高质量数字化转型典型优秀案例”、数字化研究机构沙丘社区选为“2024中国数据资产管理最佳实践案例”双重认可。
Dataphin 是阿里巴巴旗下的一个智能数据建设与治理平台,旨在帮助企业构建高效、可靠、安全的数据资产。在V4.1版本升级中,Dataphin 引入了Lindorm等多项新功能,并开启公共云半托管模式,优化代码搜索,为用户提供更加高效、灵活、安全的数据管理和运营环境,提升用户体验,促进企业数据资产的建设和价值挖掘。
Dataphin数据服务支持API调用时通过OrderByList自定义排序,确保数据返回符合业务需求。默认排序在API设计时至关重要,因为它影响用户体验、数据一致性及查询正确性。新版本 Dataphin 提供了排序优先级设置,允许在SQL脚本或OrderByList中指定排序,以适应不同场景。
在证券行业,数据处理和分析是核心任务之一,对于提供决策支持和市场分析至关重要。由于股市的特殊性,不同的市场(如沪深、港股等)拥有各自的交易日历,这意味着在非交易日,如周末或特定节假日,市场是关闭的,不产生任何交易数据。因此,证券行业的数据处理任务需紧密跟随这些交易日历的规律进行调度,以确保数据的准确性和实时性。
Dataphin标签平台支持导出标签时同步导出代码名称,解决了业务人员理解代码值的难题。用户可选择导出标签值、代码名称或两者,支持多数据源一键建表,实现与业务系统无缝对接。
该功能解决了在行为分析和标签处理中,编码字段理解困难的问题。它允许标签开发人员在配置行为关系时直接关联码表,便于识别字段含义,同时,也让业务人员在查看标签时能直接看到真实含义,提高工作效率。此更新简化了工作流程,提升了标签资产的理解度。
小王是一名ETL工程师,面临数据标准频繁变化对规范开发带来的挑战。为帮助小王等开发者解决此类问题,DataphinV4.3版本新增“标准变更订阅”功能,支持便捷高效的配置、多种变更通知项、多渠道通知并提供了清晰可循的推送记录。这个新功能让小王在遵循数据标准的同时也能保证开发响应效率和数据质量,相关业务方和技术负责人都十分满意。
标准管理员小S面临数据标准编码管理的挑战:编码格式不统一、编码值不可读活相关性差,手动管理耗时易出错。Dataphin新推出“标准编码规则”功能,可以实现一次配置批量生成编码,并通过自增序列、固定字符串和所属标准集编码的组合,保证编码相关性和灵活性,同时提供了编码规则变更后的批量订正功能,大大简化管理工作。小S对此表示高度满意。
在Dataphin中, 经常遇到需要连接外部服务来实现一些特定的功能, 如连接外部FTP检测FTP服务的连通性. 实现此类功能, 一般是使用shell或者Python代码任务. 由于外部服务大多都有访问鉴权, 就需要在shell/Python代码中向服务端发送账号密码(密钥),如何在shell或者Python任务中安全的使用账号密码?
质量分大盘中的质量分计算口径是什么?
本次V4.0版本升级,Dataphin支持自定义全局角色、自定义逻辑表命名规范、Flink on K8s的部署模式,提升企业级适配能力,灵活匹配企业特色;将集成任务快速从组件模式切换为脚本模式、支持外部触发类型节点等,提升研发平台易用性,助力高效开发便捷运维。
一个销售额结算的周期任务的调度周期是月调度---每月1号进行调度,但是有一天调整了计算口径后希望重新计算过去几个月的销售额,此时补数据任务的业务日期应该如何选择?
在创建普通维度逻辑表和事实逻辑表关联维度时,如何配置维表版本策略?
Dataphin内置pyhive使用说明
本文档提供了Dataphin平台Oracle CDC实时集成相关问题排查指南,覆盖了权限等常见问题,旨在帮助快速定位和解决Oracle数据库变更数据捕获(CDC)集成过程中所可能遇到的技术难题,确保数据的实时、准确同步。
Dataphin v4.0引入了新的触发式节点,用于解决多数据平台间的调度问题。当上游系统(如Unix的crontab)完成数据采集后,可通过触发式节点通知Dataphin开始拉取数据,避免传统轮询方式的效率低和资源占用。触发式节点需满足Dataphin OpenAPI开通和网络连通条件,并通过SDK进行外部触发。示例展示了如何创建和使用触发式节点,以及使用Java SDK模拟触发请求。
Dataphin V4.0版本升级治理工作台,支持手动录入数据质量问题,新增对“标签”对象的问题管理,并且可对问题进行分类。问题清单和整改流程也进行了优化,手动录入的问题和自动识别的问题可统一整改追踪,并提供操作记录,以增强数据质量管理的响应速度和效率。
随着企业数据治理开展到一定阶段,对质量监控规则的精细化管理诉求进一步提升,需要为质量规则配置更多属性信息以支持后续的统计的分析。Dataphin V4.0版本新增了自定义质量规则属性的能力,通过简单的配置即可实现灵活、高效的规则管理,满足多样化诉求。
Dataphin 4.0版本针对补数据操作进行了升级,旨在提升用户体验。在面对数据缺失问题时,如某企业因上游系统故障需紧急回刷历史数据,Dataphin提供了按节点类型筛选下游节点的功能,减少了手动操作的错误和时间消耗。对于大规模任务管理,如银行数据中心的历史数据补充,Dataphin支持按照节点名称批量补数据,提高了效率和准确性。此外,还优化了逻辑表补数据的性能,并允许配置超时任务自动重跑,以应对调度高峰。
Dataphin作为企业级数据建设和治理平台,提供了丰富的产品功能,在日常使用的过程中,如何分配权限是管理员一直关心的问题。Dataphin V4.0版本支持自定义全局角色功能,帮助管理员实现按岗赋权,使管理员能够自由配置每个角色在Dataphin中的菜单和功能权限,确保平台的权限安全。
在V4.0版本中,Dataphin推出了智能推荐映射关系功能,用户可以基于内置特征或创建自定义特征,对数据内容进行表示,并将其与数据标准关联,进而智能映射映射关系,尤其在字段分布广泛和命名多变的情况下,可以提高映射的准确性和效率,加速了数据标准实施。
在个性化营销场景,零售商必须理解顾客的行为才能更准确的预测客户需求,优化库存管理、制定营销策略,并提供个性化的购物体验,然而偏好类标签的加工不仅仅是简单的属性出现频次或最大值的统计,Dataphin V4.0版本新增了自定义统计的方式加工偏好标签,通过简单的配置即可完成复杂的标签加工场景。
Dataphin v3.13引入了跨节点参数功能,允许任务间传递消息。输出节点(如SQL、Shell、Python任务)能输出参数,输入节点可以接收并使用这些参数。此功能解决了通过公共存储中转消息的复杂性和低效问题。应用场景包括:金融企业的币种转换,其中汇率任务(输出节点)提供汇率,转换任务(输入节点)使用该汇率;以及产品目录更新检查,通过跨节点参数控制是否需要执行数据导入任务。用户可以通过任务编辑器设置和传递跨节点参数,并在运维中进行补数据操作。
告警推送失败排查
利用公共日历进行条件调度
关联逻辑表主题式查询
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